tres - Encontrar el porcentaje en un subgrupo usando group_by y resumir

regla de tres

Question

Soy nuevo en dplyr y estoy tratando de hacer la siguiente transformación sin suerte. He buscado en Internet y he encontrado ejemplos para hacer lo mismo en ddply pero me gustaría usar dplyr.

Tengo los siguientes datos:

 month type count
1 Feb-14 bbb 341
2 Feb-14 ccc 527
3 Feb-14 aaa 2674
4 Mar-14 bbb 811
5 Mar-14 ccc 1045
6 Mar-14 aaa 4417
7 Apr-14 bbb 1178
8 Apr-14 ccc 1192
9 Apr-14 aaa 4793
10 May-14 bbb 916
.. ... ... ...

Quiero usar dplyr para calcular el porcentaje de cada tipo (aaa, bbb, ccc) a nivel de mes, es decir

 month type count per
1 Feb-14 bbb 341 9.6%
2 Feb-14 ccc 527 14.87%
3 Feb-14 aaa 2674 ..
.. ... ... ...

He intentado

data %>%
group_by(month, type) %>%
summarise(count / sum(count))

Esto da un 1 como cada valor. ¿Cómo hago la suma (cuenta) suma para todos los tipos en el mes?

Answer 1

Tratar

library(dplyr)
data %>%
group_by(month) %>%
mutate(countT= sum(count)) %>%
group_by(type, add=TRUE) %>%
mutate(per=paste0(round(100*count/countT,2),''%''))

También podríamos usar left_join después de resumir la sum(count) por ''mes''

O una opción usando data.table .

 library(data.table)
setkey(setDT(data), month)[data[, list(count=sum(count)), month],
per:= paste0(round(100*count/i.count,2), ''%'')][]

Answer 2

Y con un poco menos de código:

df <- data.frame(month=c("Feb-14", "Feb-14", "Feb-14", "Mar-14", "Mar-14", "Mar-14", "Apr-14", "Apr-14", "Apr-14", "May-14"),
type=c("bbb", "ccc", "aaa", "bbb", "ccc", "aaa", "bbb", "ccc", "aaa", "bbb"),
count=c(341, 527, 2674, 811, 1045, 4417, 1178, 1192, 4793, 916))
library(dplyr)
df %>% group_by(month) %>%
mutate(per=paste0(round(count/sum(count)*100, 2), "%")) %>%
ungroup

Dado que desea "dejar" su marco de datos intacto, no debe usar el summarise , la mutate será suficiente.